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包郵 基于深度屬性學(xué)習(xí)的光學(xué)遙感圖像分類研究
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深度學(xué)習(xí)
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基于深度屬性學(xué)習(xí)的光學(xué)遙感圖像分類研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787563572281
- 條形碼：9787563572281 ; 978-7-5635-7228-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
基于深度屬性學(xué)習(xí)的光學(xué)遙感圖像分類研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書共分為8章，重點(diǎn)研究了基于深度屬性學(xué)習(xí)的光學(xué)遙感圖像分類方法，如基于屬性學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的細(xì)粒度遙感目標(biāo)分類、基于多源屬性學(xué)習(xí)的細(xì)粒度遙感場(chǎng)景分類、基于屬性建模遷移的少樣本遙感圖像分類、基于視覺(jué)屬性自動(dòng)化標(biāo)注的零樣本遙感圖像場(chǎng)景分類等。對(duì)于每種典型的遙感圖像分類方法，從研究者的角度，詳細(xì)地介紹了其研究背景、問(wèn)題描述、算法模型、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等。 本書所述的遙感圖像分類研究方法及實(shí)驗(yàn)分析，對(duì)從事遙感圖像解譯的相關(guān)科技工作者以及碩博研究生具有較大的啟發(fā)與指導(dǎo)意義。
基于深度屬性學(xué)習(xí)的光學(xué)遙感圖像分類研究 目錄
第1章緒論
1.1研究背景及意義
1.2光學(xué)遙感圖像分類
1.2.1應(yīng)用場(chǎng)景與難點(diǎn)挑戰(zhàn)
1.2.2研究進(jìn)展
1.3研究?jī)?nèi)容
1.4本書章節(jié)安排
本章參考文獻(xiàn)
第2章
視覺(jué)信息認(rèn)知計(jì)算與深度屬性學(xué)習(xí)理論與方法
2.1視覺(jué)信息認(rèn)知計(jì)算理論
2.1.1人類視覺(jué)層次感知機(jī)制
2.1.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)信息認(rèn)知理論
2.2深度屬性學(xué)習(xí)理論
2.2.1屬性的定義與分類
2.2.2屬性的獲取途徑
2.2.3屬性的特點(diǎn)及研究意義
2.3屬性學(xué)習(xí)在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
2.4本章小結(jié)
本章參考文獻(xiàn)
第3章基于屬性學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的細(xì)粒度遙感目標(biāo)分類
3.1引言
3.2基于屬性學(xué)習(xí)的可解釋圖像分類模型
……
展開(kāi)全部
基于深度屬性學(xué)習(xí)的光學(xué)遙感圖像分類研究 作者簡(jiǎn)介
許文嘉，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院特聘副研究員，博士生導(dǎo)師。2022年于中國(guó)科學(xué)院大學(xué)獲得博士學(xué)位。德國(guó)馬克思普朗克協(xié)會(huì)國(guó)際交流獎(jiǎng)學(xué)金獲得者、2022年中國(guó)電子教育學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)獲得者。長(zhǎng)期從事空天遙感數(shù)據(jù)智能處理和深度學(xué)習(xí)等方面研究，包括多源遙感數(shù)據(jù)智能解譯、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、電磁智能感知認(rèn)知等。相關(guān)研究成果在國(guó)際權(quán)威期刊和會(huì)議上發(fā)表論文二十余篇。
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